使用Python将JSON文件转换为自定义表
大家好，我的社区 我对整个JSON文件格式有点陌生，也是Python的初学者。我有一个自定义JSON文件，其数据是嵌套和子嵌套的。我正在尝试使用Python将其转换为表格格式 我甚至不知道如何继续，我在这里提到了一些问题，他们将文件展平，然后用Python编写代码使其成形。我试过了，结果不太顺利 我将添加JSON文件和CSV格式的预期输出。请看一看它，让我知道任何想法，我可以使用它的工作 在下面的JSON文件中，对于每个公司，我们都有特定的产品ID，其中包含数据，有些ID为空。包含数据的ProductID在预测中有一个赋值，其余的将为空 我还想得到一些建议，如果我们可以通过添加更多标识符来修改JSON数据，或者删除任何标识符来帮助我们实现最终输出？（例如，为我们仅有价值的所有子类别添加产品价值和产品说明） 输出数据（CSV）使用Python将JSON文件转换为自定义表,python,json,pandas,dataframe,csv,Python,Json,Pandas,Dataframe,Csv,大家好，我的社区 我对整个JSON文件格式有点陌生，也是Python的初学者。我有一个自定义JSON文件，其数据是嵌套和子嵌套的。我正在尝试使用Python将其转换为表格格式 我甚至不知道如何继续，我在这里提到了一些问题，他们将文件展平，然后用Python编写代码使其成形。我试过了，结果不太顺利 我将添加JSON文件和CSV格式的预期输出。请看一看它，让我知道任何想法，我可以使用它的工作 在下面的JSON文件中，对于每个公司，我们都有特定的产品ID，其中包含数据，有些ID为空。包含数据的Prod
谢谢你的帮助。任何想法或附加链接都会很有帮助，如果我需要添加任何附加信息或更改帖子格式，请告诉我。没有简单的方法可以处理这种特殊的JSON模式。您需要从最里面的项目一直使用模式，处理每种类型的对象 产品信息 最里面的字段包含产品详细信息，可以是表示值的单个数字
14.99
{
“产品价值”：10.99，
“产品说明”：“图解版”
}
def过程\产品（p类型）：
如果存在（ptype，dict）：
value=ptype['Product value']
description=ptype['productdescription']
其他：
值=ptype
description=无
返回值、说明
产品类别{
“产品类别”：“书籍”，
“行动与冒险”：{
“圆周率的生命”：14.99，
“野性的呼唤”：9.99
},
“经典”：{…}
}
def过程_类别（类别）：
对于输入类别：
如果键==“产品类别”：
持续
其他：
对于产品类型，类别[key]中的产品数据。项（）
屈服(
类别[‘产品类别’]，
钥匙
产品类型：，
*工艺产品（产品数据），
)
CompanyID{
“公司ID”：“CI10001”，
“SHAP_ACT_CC__1”：空，
“SHAP_ACT_CC___108”：{
“产品类别”：“玩具”，
“棋盘游戏”：{…}
}
}
def流程公司（公司）：
对于键，company.items（）中的数据：
如果key.startswith（'SHAP_ACT'）和data不是None：
对于过程类别（数据）中的类别数据：
收益公司['CompanyID'，键，*类别数据
def过程数据（公司）：
对于公司中的公司：
对于流程中的公司数据公司（公司）：
屈服{
“公司ID”：公司数据[0]，
“产品ID”：公司_数据[1]，
“产品类别”：公司_数据[2]，
“产品类型”：公司_数据[3]，
“产品名称”：公司_数据[4]，
“产品价值”：公司_数据[5]，
“产品说明”：公司_数据[6]，
}
pd.DataFrame（列表（进程数据（数据）））
嘿@Edgar，谢谢你回答我的问题。在将JSON文件加载到名为“data”的变量后执行上述代码时，我只需要一个额外的帮助。我收到一个
（AttributeError:'str'对象没有属性'items'）用于公司\u流程中的数据\u公司（company）：用于公司中的密钥和数据。items（）：产品说明和产品值
-“软玩具”：{“熊”：{“产品价值”：5.78，“产品说明”：“软熊玩具”}
对于其他玩具，我们只有以下名称和价值。“渔船”：{“污点”：25000.99，“Campion”：30000.99
。
[
{
"predictions": {
"CC__108": 0.948093,
"CC__111": 0.897565
},
"CompanyID": "CI10001",
"SHAP_ACT_CC__1": null,
"SHAP_ACT_CC__2": null,
"SHAP_ACT_CC__108": {
"Product Category": "Toys",
"Board Games": {
"Monopoly": 35.99,
"The Game of Life": 39.99,
"The Clue": 20.45
},
"Soft Toys": {
"Bear": {
"Product Value": 5.78,
"Product Description": "A soft bear toy"
}
},
"Electronic Toys": {
"Digital pet": 59.99,
"Entertainment robot": 100.99
},
"Puzzle": {
"Baloon Puzzle": 10.99
},
"Rubik's Cube": {
"3x3 cube": {
"Product Value": 5.99,
"Product Description": "3x3 rubik's cube"
}
}
},
"SHAP_ACT_CC__109": null,
"SHAP_ACT_CC__110": null,
"SHAP_ACT_CC__111": {
"Product Category": "Books",
"Action and Adventure": {
"Life of Pi": 14.99,
"The Call of the Wild": 9.99
},
"Classics": {
"Little Women": {
"Product Value": 10.99,
"Product Description": "Illustrated Edition"
},
"Beloved": {
"Product Value": 12.99,
"Product Description": "Winner of the Nobel Prize"
}
},
"Comics": {
"Watchmen": 14.99,
"Avengers": 15.99
},
"Fantasy": {
"Ninth House": 18.99
},
"Historical": {}
},
"SHAP_ACT_CC__115": null,
"SHAP_ACT_CC__116": null
},
{
"predictions": {
"CC__124": 0.81234,
"CC__85": 0.78943
},
"CompanyID": "CI10002",
"SHAP_ACT_CC__18": null,
"SHAP_ACT_CC__24": null,
"SHAP_ACT_CC__124": {
"Product Category": "Vehicles",
"Military Aircraft": {
"Attack Airplanes": 10000.99,
"Bomber Airplanes": 15000.99
},
"Airplanes": {
"Cargo Airplanes": {
"Product Value": 20000.99,
"Product Description": "Cargo Transport"
}
},
"ATV": {},
"Automobiles": {},
"Bicycles": {}
},
"SHAP_ACT_CC__134": null,
"SHAP_ACT_CC__135": null,
"SHAP_ACT_CC__85": {
"Product Category": "Boats",
"Fishing Boats": {
"Smudger": 25000.99,
"Campion": 30000.99
},
"Dinghy Boats": {
"Lowe": {
"Product Value": 10000.99,
"Product Description": "lowes dinghy boat"
},
"Pond King": {
"Product Value": 8000.99,
"Product Description": "king of the pond"
}
},
"Deck Boats": {
"Sea Ark": 45000.99
},
"Bowrider Boats": {},
"House Boats": {
"World Cat": {
"Product Value": 15000.99,
"Product Description": "3 bedroom house boat"
}
}
},
"SHAP_ACT_CC__149": null,
"SHAP_ACT_CC__150": null
}
]
CompanyID,Product ID,Product Category,Product Type,Product Name,Product Value,Product Description
CI10001,SHAP_ACT_CC__108,Toys,Board Games,Monopoly,35.99,
CI10001,SHAP_ACT_CC__108,Toys,Board Games,The Game of Life,39.99,
CI10001,SHAP_ACT_CC__108,Toys,Board Games,The Clue,20.45,
CI10001,SHAP_ACT_CC__108,Toys,Soft Toys,Bear,5.78,
CI10001,SHAP_ACT_CC__108,Toys,Electronic Toys,Digital pet,59.99,
CI10001,SHAP_ACT_CC__108,Toys,Electronic Toys,Entertainment robot,100.99,
CI10001,SHAP_ACT_CC__108,Toys,Puzzle,Baloon Puzzle,10.99,
CI10001,SHAP_ACT_CC__108,Toys,Rubik's Cube,3x3 cube,5.99,3x3 rubik's cube
CI10001,SHAP_ACT_CC__111,Books,Action and Adventure,Life of Pi,14.99,
CI10001,SHAP_ACT_CC__111,Books,Action and Adventure,The Call of the Wild,9.99,
CI10001,SHAP_ACT_CC__111,Books,Classics,Little Women,10.99,Illustrated Edition
CI10001,SHAP_ACT_CC__111,Books,Classics,Beloved,12.99,Winner of the Nobel Prize
CI10001,SHAP_ACT_CC__111,Books,Comics,Watchmen,14.99,
CI10001,SHAP_ACT_CC__111,Books,Comics,Avengers,15.99,
CI10001,SHAP_ACT_CC__111,Books,Fantasy,Ninth House,18.99,
CI10001,SHAP_ACT_CC__111,Books,Historical,,,
CI10002,SHAP_ACT_CC__124,Vehicles,Military Aircraft,Attack Airplanes,10000.99,
CI10002,SHAP_ACT_CC__124,Vehicles,Military Aircraft,Bomber Airplanes,15000.99,
CI10002,SHAP_ACT_CC__124,Vehicles,Airplanes,Cargo Airplanes,20000.99,Cargo Transport
CI10002,SHAP_ACT_CC__124,Vehicles,ATV,,,
CI10002,SHAP_ACT_CC__124,Vehicles,Automobiles,,,
CI10002,SHAP_ACT_CC__124,Vehicles,Bicycles,,,
CI10002,SHAP_ACT_CC__85,Boats,Fishing Boats,Smudger,25000.99,
CI10002,SHAP_ACT_CC__85,Boats,Fishing Boats,Campion,30000.99,
CI10002,SHAP_ACT_CC__85,Boats,Dinghy Boats,Lowe,10000.99,lowes dinghy boat
CI10002,SHAP_ACT_CC__85,Boats,Dinghy Boats,Pond King,8000.99,king of the pond
CI10002,SHAP_ACT_CC__85,Boats,Deck Boats,Sea Ark,45000.99,
CI10002,SHAP_ACT_CC__85,Boats,Bowrider Boats,,,
CI10002,SHAP_ACT_CC__85,Boats,House Boats,World Cat,15000.99,3 bedroom house boat
Company ID Product ID Product Category Product Type Product Name Product Value Product Description
0 CI10001 SHAP_ACT_CC__108 Toys Board Games Monopoly 35.99 None
1 CI10001 SHAP_ACT_CC__108 Toys Board Games The Game of Life 39.99 None
2 CI10001 SHAP_ACT_CC__108 Toys Board Games The Clue 20.45 None
3 CI10001 SHAP_ACT_CC__108 Toys Soft Toys Bear 5.78 A soft bear toy
4 CI10001 SHAP_ACT_CC__108 Toys Electronic Toys Digital pet 59.99 None
5 CI10001 SHAP_ACT_CC__108 Toys Electronic Toys Entertainment robot 100.99 None
6 CI10001 SHAP_ACT_CC__108 Toys Puzzle Baloon Puzzle 10.99 None
7 CI10001 SHAP_ACT_CC__108 Toys Rubik's Cube 3x3 cube 5.99 3x3 rubik's cube
8 CI10001 SHAP_ACT_CC__111 Books Action and Adventure Life of Pi 14.99 None
9 CI10001 SHAP_ACT_CC__111 Books Action and Adventure The Call of the Wild 9.99 None
10 CI10001 SHAP_ACT_CC__111 Books Classics Little Women 10.99 Illustrated Edition
11 CI10001 SHAP_ACT_CC__111 Books Classics Beloved 12.99 Winner of the Nobel Prize
12 CI10001 SHAP_ACT_CC__111 Books Comics Watchmen 14.99 None
13 CI10001 SHAP_ACT_CC__111 Books Comics Avengers 15.99 None
14 CI10001 SHAP_ACT_CC__111 Books Fantasy Ninth House 18.99 None
15 CI10002 SHAP_ACT_CC__124 Vehicles Military Aircraft Attack Airplanes 10000.99 None
16 CI10002 SHAP_ACT_CC__124 Vehicles Military Aircraft Bomber Airplanes 15000.99 None
17 CI10002 SHAP_ACT_CC__124 Vehicles Airplanes Cargo Airplanes 20000.99 Cargo Transport
18 CI10002 SHAP_ACT_CC__85 Boats Fishing Boats Smudger 25000.99 None
19 CI10002 SHAP_ACT_CC__85 Boats Fishing Boats Campion 30000.99 None
20 CI10002 SHAP_ACT_CC__85 Boats Dinghy Boats Lowe 10000.99 lowes dinghy boat
21 CI10002 SHAP_ACT_CC__85 Boats Dinghy Boats Pond King 8000.99 king of the pond
22 CI10002 SHAP_ACT_CC__85 Boats Deck Boats Sea Ark 45000.99 None
23 CI10002 SHAP_ACT_CC__85 Boats House Boats World Cat 15000.99 3 bedroom house boat